Ingin Jadi Data Scientist? Hindari 4 Kesalahan Ini
Data scientist masih menjadi profesi idaman di kalangan pencinta data. Bukan tidak mungkin bila posisi ini masih tetap eksis dan dicari oleh banyak orang dengan segudang kualifikasi yang disertakannya. Bagi seorang pemula, menjadi seorang data scientist merupakan perjalanan yang sangat menantang namun mendatangkan banyak peluang.
Di tengah perjalanannya bisa jadi menakutkan apalagi kalau mereka melakukan banyak kesalahan yang menghambat proses belajarnya. Berikut adalah lima kesalahan yang sering dilakukan pemula saat pelatihan data scientist, beserta cara menghindarinya. Jangan lupa dicatat dan diperhatikan, ya, sahabat DQLab!
1. Tidak Menguasai Dasar-dasar Pemrograman
Banyak yang mengabaikan pentingnya keterampilan pemrograman dalam data science. Padahal, pemrograman adalah salah satu keterampilan inti yang harus dimiliki oleh seorang data scientist. Maka dari itu, kamu perlu belajar bahasa pemrograman yang paling umum digunakan dalam data science, seperti Python. Ikuti kursus pemrograman dasar, dan praktekkan dengan menulis kode secara rutin. Keterampilan pemrograman yang kuat akan mempermudah dirimu dalam mengolah data dan membangun model.
Baca juga : Mengenal Profesi Data Scientist
2. Tidak Praktek Secara Langsung
Pemula seringkali hanya fokus pada teori dan tidak cukup melakukan praktik langsung. Membaca buku atau menonton video tutorial saja tidak cukup untuk memahami bagaimana menerapkan pengetahuan dalam situasi nyata. Untuk menghindari kesalahan ini, luangkan waktu sejenak untuk mengerjakan proyek nyata. Ikuti kompetisi data science di platform seperti Kaggle, atau carilah dataset open source untuk diolah. Praktek langsung ini akan membantu dirimu memahami tantangan nyata dan bagaimana mengatasinya.
3. Menggunakan Terlalu Banyak Alat Sekaligus
Beberapa pemula merasa bahwa mereka perlu menguasai semua alat dan teknologi sekaligus. Hal ini dapat menyebabkan kebingungan dan kelelahan karena mencoba belajar terlalu banyak hal dalam waktu singkat. Dalam mengatasi hal ini, penting untuk tetap fokus pada beberapa alat yang paling umum digunakan dalam industri data science seperti Python, R, dan SQL. Pelajari tools berikut secara mendalam sebelum beralih ke teknologi lain. Ini akan memberi dirimu pondasi yang kuat untuk membangun keterampilan lebih lanjut.
Baca juga : Yuk Kenal Role Data Scientist, Profesi Menarik Dengan Gaji Besar
4. Mengabaikan Aspek Bisnis
Pemula seringkali terlalu fokus pada aspek teknis dan mengabaikan konteks bisnis dari data yang mereka analisis. Padahal, memahami tujuan bisnis dari analisis data adalah kunci untuk menghasilkan insight yang berharga. Cara mengatasinya adalah pelajari dasar-dasar bisnis dan bagaimana data dapat digunakan untuk mendukung keputusan bisnis. Cobalah untuk selalu mengaitkan analisis dengan masalah bisnis yang nyata. Hal ini akan membantu dirimu dalam menghasilkan solusi yang relevan dan bermanfaat bagi organisasi.
Menghindari kesalahan-kesalahan di atas akan membantumu dalam memaksimalkan pelatihan dan mempercepat kemajuan dalam bidang data science. Ingatlah bahwa menjadi data scientist yang sukses tentu membutuhkan waktu, dedikasi, dan praktik yang konsisten. Teruslah belajar, berlatih, dan mengasah keterampilan, serta jangan ragu untuk mencari bantuan dan dukungan dari komunitas data science.
Ingin mulai menjadi seorang data scientist sukses? Yuk mulai langkahmu dengan ikuti pelatihan bersama DQLab. DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.
DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang!
Penulis: Reyvan Maulid